PEAR - Biodiversidade & Ecossistemas

Author

Felipe & Ivson

Respositório github para estas análises

AQUI

Carregar dados e blibliotecas

library(geobr)
library(cowplot)
library(sf)
library(tidyverse)
library(viridis)
library(sfhotspot)
library(units)
library(lwgeom) # otimizar junção dos grids

data_PE <- read.csv("~/pear/data_PE.csv", dec = ",") # 262mil ocorrencias de todas as espécies via GBIF

adapta_pe<-read.csv("~/pear/DadosBiod.csv", sep = ";", dec = ",") # Dados do Adapta Brasil sobre Integridade dos Biomas
adapta_pe %>% 
  as_tibble() %>% 
  rename(code_muni=geocod_ibge) %>% 
  filter(code_muni!= "2605459") ->adapta_pe

Carregando bases espaciais dos municípios de PE

Usamos o pacote geobr para contruir os mapas que serão usados para ilustrar os resultados espaccialmente.

# # Correr os códigos abaixo somente uma vez
# muni_pe <- read_municipality(
#   code_muni = "PE",
#   year= 2022,
#   showProgress = FALSE,
#   simplified = FALSE
#   )
# class(muni_pe)
# 
# write_sf(muni_pe,"muni_pe.gpkg")

muni_pe<-st_read("muni_pe.gpkg")
Reading layer `muni_pe' from data source `/home/felipe/pear/muni_pe.gpkg' using driver `GPKG'
Simple feature collection with 185 features and 7 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -41.35834 ymin: -9.482897 xmax: -32.37777 ymax: -3.804622
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000
muni_pe<-muni_pe[muni_pe$code_muni != "2605459", ] # retirar Fernando de Noronha

Gráfico teste

Um gráfico teste para unir os municípios de PE e os registros de espécies compilados no GBIF. Esses dados serão posteriormente usados para interpretar o risco à biodiversidade e ecossistemas e separar zonas mais ou menos amostradas quanto à biodiversidade.

# plot unindo registros do GBIF e 
ggplot() +
  geom_sf(data=muni_pe, fill="#2D3E50", color="#FEBF57", size=.15, show.legend = FALSE) +
    coord_sf(xlim = c(-42, -34), ylim = c(-7, -10))+
  geom_point(data = data_PE,aes(x=decimalLongitude, y=decimalLatitude),color = "red", alpha = 0.2)+
  theme_minimal()

## Registros por município

data_PE %>% 
  select(decimalLatitude,decimalLongitude) %>% 
  mutate(id_points = as.character(1:n()))->sp_coord

muni_pe <- st_as_sf(muni_pe, crs = 4326) # convert to sf object
sp_coord<-st_as_sf(data_PE, coords = c( "decimalLongitude", "decimalLatitude"), crs = 4326)
sp_coord <- st_transform(sp_coord, st_crs(muni_pe))

st_crs(sp_coord) # SIRGAS 2000
Coordinate Reference System:
  User input: SIRGAS 2000 
  wkt:
GEOGCRS["SIRGAS 2000",
    DATUM["Sistema de Referencia Geocentrico para las AmericaS 2000",
        ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
            LENGTHUNIT["metre",1]]],
    PRIMEM["Greenwich",0,
        ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    CS[ellipsoidal,2],
        AXIS["geodetic latitude (Lat)",north,
            ORDER[1],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
        AXIS["geodetic longitude (Lon)",east,
            ORDER[2],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    USAGE[
        SCOPE["Horizontal component of 3D system."],
        AREA["Latin America - Central America and South America - onshore and offshore. Brazil - onshore and offshore."],
        BBOX[-59.87,-122.19,32.72,-25.28]],
    ID["EPSG",4674]]
st_crs(muni_pe)# SIRGAS 2000 As duas OK
Coordinate Reference System:
  User input: SIRGAS 2000 
  wkt:
GEOGCRS["SIRGAS 2000",
    DATUM["Sistema de Referencia Geocentrico para las AmericaS 2000",
        ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
            LENGTHUNIT["metre",1]]],
    PRIMEM["Greenwich",0,
        ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    CS[ellipsoidal,2],
        AXIS["geodetic latitude (Lat)",north,
            ORDER[1],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
        AXIS["geodetic longitude (Lon)",east,
            ORDER[2],
            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],
    USAGE[
        SCOPE["Horizontal component of 3D system."],
        AREA["Latin America - Central America and South America - onshore and offshore. Brazil - onshore and offshore."],
        BBOX[-59.87,-122.19,32.72,-25.28]],
    ID["EPSG",4674]]
sp_coord$geometry # 262.332 pontos válidos
Geometry set for 262332 features 
Geometry type: POINT
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -41.33322 ymin: -9.474889 xmax: -32.38081 ymax: -3.807668
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000
First 5 geometries:
muni_pe$geom # 185 municípios
Geometry set for 184 features 
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -41.35834 ymin: -9.482897 xmax: -34.80669 ymax: -7.272954
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000
First 5 geometries:
sp_counts_mun <- hotspot_count(sp_coord, grid = muni_pe) # 12,908 point is outside the area covered by the supplied polygons. Imprecisão dos datums?

sum(sp_counts_mun$n) # 258244 registros. É bastente
[1] 249343
glimpse(sp_counts_mun) # OK para registros
Rows: 184
Columns: 9
$ code_muni    <dbl> 2600054, 2600104, 2600203, 2600302, 2600401, 2600500, 260…
$ name_muni    <chr> "Abreu E Lima", "Afogados da Ingazeira", "Afrânio", "Agre…
$ code_state   <dbl> 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 26, 2…
$ abbrev_state <chr> "PE", "PE", "PE", "PE", "PE", "PE", "PE", "PE", "PE", "PE…
$ name_state   <chr> "Pernambuco", "Pernambuco", "Pernambuco", "Pernambuco", "…
$ code_region  <dbl> 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, …
$ name_region  <chr> "Nordeste", "Nordeste", "Nordeste", "Nordeste", "Nordeste…
$ n            <int> 3371, 75, 843, 758, 734, 398, 147, 5286, 560, 135, 7, 247…
$ geometry     <MULTIPOLYGON [°]> MULTIPOLYGON (((-34.91405 -..., MULTIPOLYGON…
sp_counts_mun %>% 
  mutate(area_muni_km2=st_area(sp_counts_mun$geometry)/1000000) %>% # calcular área dos municípios
  mutate(sp_per_area=n/area_muni_km2) %>% # espécies por KM²
  filter(code_muni!= "2605459")->sp_counts_mun

sp_counts_mun %>% 
  mutate(rds=adapta_pe$rds) %>% 
  mutate(sp_per_area=as.numeric(sp_per_area))->sp_counts_mun

Esforço de coleta por RDS de PE

Temos, no geral um esforço de coleta baixo para PE em geral, com poucos registros por município e a região metropolitana (MET) é a mais bem amostrada. Destaque para o SFR, pouquíssimo amostrada na média.

sp_counts_mun %>% 
  as_tibble() %>% 
  left_join(adapta_pe[,-3], by="code_muni") %>% 
  #group_by(rds) %>% 
  #summarise(media = mean(sp_per_area), sd = sd(sp_per_area)) %>% 
  #arrange(desc(media)) %>% 
  #mutate(rds = fct_reorder(rds, mean(sp_per_area))) %>% 
  ggplot(aes(rds,log(sp_per_area)))+
  geom_jitter(size=1)+
  geom_errorbar(stat = "summary", fun.data = mean_cl_boot, width = 0.4)+
  geom_point(size = 4, stat = "summary", fun = mean, shape = 1) +
  #geom_errorbar(aes(ymin=media-sd, ymax=media+sd), width=.5,
  #               position=position_dodge(0.05))+
  labs(x= "Região de Desenvolvimento Socioeconômico", y="Número médio de registros de espécies / km²")+
  geom_hline(yintercept = mean(log(sp_counts_mun$sp_per_area)), col = "red", linetype="dashed")+
  theme_bw()

Dados de registros de espécies por município (fonte: GBIF)

# Gráficos e Mapas com a base completa biodiversidade

ggplot()+
  geom_sf(data=sp_counts_mun, aes(fill=log(n+1), show.legend = TRUE)) + 
  scale_fill_viridis(name="")+
  labs(title = "Número de registros de espécies por km²")

Análise de risco climático para área temática de Biodievrsidade e Ecossistemas

Dados provenientes do Adapta Brasil

dados_comp_geom<-left_join(muni_pe[,c(1,8)],adapta_pe, by="code_muni")

dados_comp_geom %>% 
  st_transform(., crs=4674)
Simple feature collection with 184 features and 36 fields
Geometry type: MULTIPOLYGON
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -41.35834 ymin: -9.482897 xmax: -34.80669 ymax: -7.272954
Geodetic CRS:  SIRGAS 2000
First 10 features:
   code_muni   id rds                  nome vuln sensib s_luc_2017 sl_agrotox
1    2600054 4202 MET          Abreu e Lima 0.44   0.33       0.34       0.00
2    2600104 4203 PAJ Afogados da Ingazeira 0.68   0.36       0.15       0.04
3    2600203 4204 SFR               Afrânio 0.76   0.50       0.84       0.89
4    2600302 4205 AGC             Agrestina 0.72   0.48       0.20       0.10
5    2600401 4206 MLS            Água Preta 0.45   0.39       0.27       0.22
6    2600500 4207 AGM           Águas Belas 0.68   0.40       0.14       0.05
7    2600609 4208 AGC             Alagoinha 0.67   0.34       0.15       0.01
8    2600708 4209 MNS               Aliança 0.64   0.35       0.32       0.08
9    2600807 4210 AGC               Altinho 0.73   0.41       0.17       0.08
10   2600906 4211 MLS               Amaraji 0.68   0.34       0.24       0.27
   sl_agr_fam sl_prat_sust sl_fogo s_csol_2017 sc_passivo sc_desmat sc_pastag
1        0.68         0.96    0.00        0.07       0.00      0.19      0.13
2        0.15         0.75    0.14        0.18       0.06      0.30      0.83
3        0.45         0.84    0.85        0.24       0.10      0.39      0.98
4        0.30         0.71    0.03        0.28       0.17      0.59      0.39
5        0.32         0.79    0.10        0.08       0.76      0.08      0.08
6        0.23         0.67    0.05        0.28       0.17      0.38      0.91
7        0.29         0.84    0.02        0.20       0.02      0.38      0.95
8        0.20         0.54    0.44        0.17       0.96      0.04      0.29
9        0.25         0.84    0.07        0.32       0.12      0.52      0.59
10       0.20         0.93    0.07        0.12       0.22      0.16      0.09
   sc_miner s_dens_pop_faz sd_popul sd_fazend s_infra_2017 si_rodov si_hidro
1         0           0.99     1.00      0.98         0.33     0.39     0.27
2         0           0.76     0.80      0.73         0.55     0.45     0.64
3         0           0.34     0.11      0.58         0.65     0.50     0.81
4         0           0.85     1.00      0.71         0.67     0.82     0.52
5         0           0.61     0.57      0.65         0.51     0.57     0.45
6         0           0.53     0.40      0.66         0.57     0.34     0.79
7         0           0.65     0.55      0.75         0.49     0.31     0.66
8         0           0.81     1.00      0.61         0.38     0.51     0.26
9         0           0.58     0.41      0.75         0.49     0.42     0.55
10        0           0.76     0.79      0.73         0.44     0.46     0.41
   s_cap sc_orient sc_ucons expos e_cobexpo e_cobnat e_areaprot e_priocons
1   0.42      0.01     0.83  0.48      0.39     0.33       0.53       0.39
2   0.05      0.05       NA  0.53      0.49     0.49       1.00       0.32
3   0.04      0.04       NA  0.49      0.42     0.37       1.00       0.42
4   0.08      0.08       NA  0.74      0.88     0.88       1.00       0.42
5   0.46      0.46       NA  0.71      0.82     0.82       1.00       0.35
6   0.08      0.08       NA  0.62      0.65     0.68       0.00       0.65
7   0.05      0.05       NA  0.39      0.23     0.50       0.23       0.00
8   0.09      0.09       NA  0.80      0.99     0.97       1.00       0.99
9   0.00      0.01     0.00  0.68      0.78     0.78       1.00       0.23
10  0.02      0.02       NA  0.80      1.00     0.83       1.00       1.00
   ameaca_atual ameaca_..SWL1.5 ameaca_SWL2.0 risco_atual risco_SWL1.5
1          0.39            0.04          0.25        0.58         0.10
2          0.01            0.24          0.24        0.03         0.59
3          0.02            0.24          0.24        0.05         0.60
4          0.41            0.45          0.53        0.78         0.80
5          0.47            0.08          0.24        0.70         0.35
6          0.09            0.14          0.13        0.44         0.52
7          0.03            0.25          0.26        0.09         0.54
8          0.67            0.23          0.24        0.87         0.66
9          0.37            0.45          0.47        0.75         0.79
10         0.51            0.20          0.18        0.83         0.64
   risco_SWL2.0                           geom
1          0.49 MULTIPOLYGON (((-34.91405 -...
2          0.59 MULTIPOLYGON (((-37.61725 -...
3          0.61 MULTIPOLYGON (((-41.03812 -...
4          0.83 MULTIPOLYGON (((-35.93697 -...
5          0.57 MULTIPOLYGON (((-35.38163 -...
6          0.50 MULTIPOLYGON (((-37.09861 -...
7          0.54 MULTIPOLYGON (((-36.78101 -...
8          0.67 MULTIPOLYGON (((-35.20328 -...
9          0.80 MULTIPOLYGON (((-36.09605 -...
10         0.62 MULTIPOLYGON (((-35.46141 -...
dados_comp_geom %>% 
  group_by(rds) %>%
  summarise(across(geom, ~ st_combine(.)), .groups = "keep")->geom_rds # Funde bases de forma que as categorias de RDS são incluídas numa única base

# ggplot(data=geom_rds)+geom_sf(aes(fill=rds)) # só checando se está correto. OK

centroids_rds <- geom_rds %>%
  st_make_valid() %>% 
  st_centroid()

Análise de Vulnerabilidade

Grau de suscetibilidade do bioma a uma determinada ameaça climática. A vulnerabilidade refere-se às características que um determinado ecossistema possui que refletem à suscetibilidade dele em relação às variações climáticas que podem afetar, direta ou indiretamente, a integridade do bioma. A vulnerabilidade está vinculada a situação de sensibilidade e capacidade adaptativa desse sistema, ou seja, se baseia em fatores conjunturais existentes antes do impacto climático. (fonte: AdaptaBrasil)

Sensibilidade do bioma

Grau de alteração potencial do estado que o ecossistema pode sofrer, direta ou indiretamente, uma vez em contato com as variações climáticas que afetam a integridade do bioma. A sensibilidade é uma propriedade inerente a um ecossistema, existente antes da ameaça climática e independente (separada) da exposição. O Índice de Sensibilidade é composto pelos indicadores temáticos: Mudança e uso do solo, Cobertura do solo, Densidade populacional e de estabelecimentos, e Infraestrutura.

## Sensibilidade

library(RColorBrewer)
dados_comp_geom %>% 
  mutate(categ=case_when(
    sensib <0.2 ~ "Muito Baixo",
    sensib >=0.2 & sensib < 0.4 ~ "Baixo",
    sensib >=0.4 & sensib < 0.6 ~ "Médio",
    sensib >=0.6 & sensib < 0.8 ~ "Alto",
    sensib >=0.8 ~ "Muito Alto",
    TRUE ~ "unknown")) %>% 
  ggplot()+geom_sf(aes(fill=categ), show.legend = TRUE)+
  scale_fill_brewer(palette="RdYlGn", name = "Categoria")+
  labs(title = "Sensibilidade do Bioma")+
  theme_bw()

## PCA para entender componetes da sensibiidade por categoria de risco

dados_comp_geom %>% 
  as_tibble() %>% 
  mutate(categ=case_when(
    sensib <0.2 ~ "Muito Baixo",
    sensib >=0.2 & sensib < 0.4 ~ "Baixo",
    sensib >=0.4 & sensib < 0.6 ~ "Médio",
    sensib >=0.6 & sensib < 0.8 ~ "Alto",
    sensib >=0.8 ~ "Muito Alto",
    TRUE ~ "unknown")) %>% 
  select(starts_with("s_")|categ |rds)-> dados_sensib
  pca_sensib<-prcomp(dados_sensib[,-c(5,6,7)], scale = TRUE) 
  summary(pca_sensib)
Importance of components:
                          PC1    PC2    PC3    PC4
Standard deviation     1.2271 0.9893 0.9737 0.7533
Proportion of Variance 0.3764 0.2447 0.2370 0.1419
Cumulative Proportion  0.3764 0.6211 0.8581 1.0000
  pca_sensib$rotation
                      PC1         PC2        PC3       PC4
s_luc_2017     -0.5622488 -0.29858856 -0.5107138 0.5778343
s_csol_2017    -0.3018989 -0.51688230  0.7892945 0.1367627
s_dens_pop_faz  0.6751392 -0.04063902  0.1053063 0.7290035
s_infra_2017   -0.3700276  0.80126527  0.3241855 0.3405251
pca_data_sensib<-as.data.frame(pca_sensib$x[, 1:2]) # extract first two PCs
pca_data_sensib <- cbind(pca_data_sensib, dados_sensib$categ, dados_sensib$rds) # add species to df
colnames(pca_data_sensib) <- c("PC1", "PC2", "categoria","RDS") # change column names

pca_data_sensib %>% 
  ggplot() +
  aes(PC1, PC2, color = categoria, shape = categoria) + # define plot area
  geom_point(size = 2) + # adding data points
  coord_fixed()+ # fixing coordinates
  stat_ellipse(geom="polygon", level=0.95, alpha=0.1) #adding a stat

Resumo da análise de sensibilidade

Os componentes da sensibilidade são praticamente ortogonais, significando que qualquer redução na dimensionalidade é prejudicial à interpretação. O primeiro PC é o úico com valor > 1 mas os PCs 2 e 3 tem valores muito próximos de 1. Portanto, o melhor é proceder para uma análise dos componentes do índice de sensibilidade de forma separada e isolada.

Sensibilidade do bioma

Daqui por diante as análises virão com duas representações gráficoas: 1) mapa de de PE com valores por município, podendo ser valores brutos ou categóricos (categorias Adapta Brasil) e 2) Gráfico mostrando valores médios e variação por região de desenvolvimento socioeconômico (RDS).

## RDS Mapa
col.map<-c('#a6cee3','#1f78b4','#b2df8a','#33a02c','#fb9a99','#e31a1c','#fdbf6f','#ff7f00','#cab2d6','#6a3d9a','#ffff99','#b15928')

geom_rds %>% 
  ggplot()+geom_sf(aes(fill=rds))+
  scale_fill_manual(values= col.map)+
  geom_sf_label(aes(label = rds))+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "none")+
  xlab("")+ylab("")->rds_map
rds_map

Essas são as RDS de Pernambuco

Indicador temático - Mudança de uso do solo

dados_comp_geom %>% 
  mutate(categ=case_when(
    s_luc_2017 <0.2 ~ "Muito Baixo",
    s_luc_2017 >=0.2 & s_luc_2017 < 0.4 ~ "Baixo",
    s_luc_2017 >=0.4 & s_luc_2017 < 0.6 ~ "Médio",
    s_luc_2017 >=0.6 & s_luc_2017 < 0.8 ~ "Alto",
    s_luc_2017 >=0.8 ~ "Muito Alto")) %>%
  arrange(desc(s_luc_2017)) %>% 
  mutate(categ = fct_reorder(categ, desc(s_luc_2017))) %>%
  ggplot()+geom_sf(aes(fill=categ), show.legend = TRUE)+
  scale_fill_brewer(palette="RdYlGn", name = "")+theme_bw()+theme(legend.position = "bottom")+
  labs(title = "Sensibilidade à Mudanças no Uso de Solo")->luc_map
luc_map

## Análise por RDS
dados_comp_geom %>% 
  mutate(categ=case_when(
    s_luc_2017 <0.2 ~ "Muito Baixo",
    s_luc_2017 >=0.2 & s_luc_2017 < 0.4 ~ "Baixo",
    s_luc_2017 >=0.4 & s_luc_2017 < 0.6 ~ "Médio",
    s_luc_2017 >=0.6 & s_luc_2017 < 0.8 ~ "Alto",
    s_luc_2017 >=0.8 ~ "Muito Alto")) %>%
  arrange(desc(s_luc_2017)) %>% 
  mutate(categ = fct_reorder(categ, desc(s_luc_2017))) %>% 
  ggplot(aes(rds,s_luc_2017))+
  geom_jitter(size=1)+
  geom_errorbar(stat = "summary", fun.data = mean_cl_boot, width = 0.4)+
  geom_point(size = 4, stat = "summary", fun = mean, shape = 1) +
  #geom_errorbar(aes(ymin=media-sd, ymax=media+sd), width=.5,
  #               position=position_dodge(0.05))+
  labs(x= "Região de Desenvolvimento \n Socioeconômico", y="Sensibilidade à Mudanças no Uso de Solo")+
  geom_hline(yintercept = mean(dados_comp_geom$s_luc_2017), col = "red", linetype="dashed")+
  theme_bw()+coord_flip()->luc_graph
luc_graph

plot_grid(luc_map, luc_graph, ncol=1, align="v", rel_widths = c(1,0.6), labels = c("a","b"))

Valores médios de Vulnerabilidae pro RDS

\[ Vulnerabilidade = Sensibilidade+Exposição-Capacidade adaptativa \]

Grau de suscetibilidade do bioma a uma determinada ameaça climática. A vulnerabilidade refere-se às características que um determinado ecossistema possui que refletem à suscetibilidade dele em relação às variações climáticas que podem afetar, direta ou indiretamente, a integridade do bioma. A vulnerabilidade está vinculada a situação de sensibilidade e capacidade adaptativa desse sistema, ou seja, se baseia em fatores conjunturais existentes antes do impacto climático. (Fonte: Adapta Brasil)

## Todos os sub-índices

dados_comp_geom %>% 
  as_tibble() %>%
  select(rds, sensib, s_cap, expos ) %>% 
  pivot_longer(!rds, names_to = "indic") %>%
  group_by(rds, indic) %>% 
  summarise_if(is.numeric, list(mean, sd)) %>% 
  ggplot(aes(rds,fn1, color=indic))+
  geom_point(size=3,position=position_dodge(width=0.7))+
  scale_color_discrete(name= "",labels=c("Exposição", "Sensibilidade", "Capacidade Adaptativa"))+
  geom_pointrange(aes(ymin=fn1-fn2, ymax=fn1+fn2),position=position_dodge(width=0.7))+
  coord_flip()+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "top")+
  labs(y="Valor do Índice", x="Região de Desenvolvimento Socioeconômico")->A

A

Nota-se aqui vários padrões:

  1. Exposição é bastante variável entre e dentro das RDS, sugerindo que os municípios possuem contextos muito distintos que aumentam ou diminuem sua exposição ao risco climático

  2. Sensibidade possui menor variação entre RDS mas algumas delas são compostas por municípios muito discrepantes (p.ex. MET e MLS )

  3. A capacidade adapttiva é bastente uniforme entre as RDS com menor variação entre e dentro dos grupos, provavelmente indicando poucas variações nos indicadores individuais.

Risco Climático

## Risco climático atual e projetado

dados_comp_geom %>% 
  as_tibble() %>%
  select(rds,risco_atual:risco_SWL2.0) %>% 
  pivot_longer(!rds, names_to = "risco") %>%
  group_by(rds, risco) %>% 
  summarise_if(is.numeric, list(mean, sd)) %>% 
  ggplot(aes(rds,fn1, group=risco, color=risco))+
  geom_point(size=3,position=position_dodge(width=0.7))+
  scale_color_discrete(name= "",labels=c("Risco Atual", "Risco SWL 1.5", "Risco SWL 2.0"))+
  geom_pointrange(aes(ymin=fn1-fn2, ymax=fn1+fn2),position=position_dodge(width=0.7))+
  coord_flip()+
  theme(legend.position = "top")+
  labs(y="Risco Climático", x="Região de Desenvolvimento Socioeconômico")->B
B

## Ameaça à Integridade do Bioma


dados_comp_geom %>% 
  as_tibble() %>%
  select(rds,ameaca_atual:ameaca_SWL2.0) %>% 
  pivot_longer(!rds, names_to = "risco") %>%
  group_by(rds, risco) %>% 
  summarise_if(is.numeric, list(mean, sd)) %>% 
  ggplot(aes(rds,fn1, group=risco, color=risco))+
  geom_point(size=3,position=position_dodge(width=0.7))+
  scale_color_discrete(name= "",labels=c("Ameaça Atual", "Ameaça SWL 1.5", "Ameaça SWL 2.0"))+
  geom_pointrange(aes(ymin=fn1-fn2, ymax=fn1+fn2),position=position_dodge(width=0.7))+
  coord_flip()+
  theme(legend.position = "top")+
  labs(y="Ameaça à Integridade do Bioma", x="Região de Desenvolvimento Socioeconômico")->C

C